Interatividade nos gráficos feitos pelo ggplot

As bases e gráficos usados abaixo foram retirados da segunda oficina.

library(tidyverse)
library(plotly)

performance = read_csv('bases/student_habits_performance.csv')
performance = performance %>% filter(gender!='Other')

O ggplotly() é uma função do pacote plotly que converte um gráfico criado com ggplot2 em um gráfico interativo do Plotly.

Principais parâmetros do ggplotly():

p : O objeto ggplot que será convertido para Plotly.
tooltip : Define quais variáveis aparecerão no tooltip (dica de informação ao passar o mouse).
dynamicTicks : Se TRUE, os eixos se ajustam dinamicamente ao zoom.

Peguemos de exemplo um gráfico feito na segunda oficina do projeto DataViz.

graf1 = performance %>% 
  ggplot(aes(x = study_hours_per_day, y = exam_score, color = gender)) +
  geom_point(alpha = 0.5)+
  geom_smooth(method='lm',se = F)+
  scale_y_continuous(breaks = seq(0, 100, 20))+
  scale_color_manual(values = c("Red","Blue"),
                     labels = c("Mulher","Homem"))+ # mudando o nome das categorias
  labs(x = "Horas de Estudo Diário", y = "Nota" ,color = "" ,
       title = "Relação entre Horas de Estudo e Nota",
       subtitle = "Student Habits vs Academic Performance: A Simulated Study",
       caption = "Fonte: https://www.kaggle.com/datasets") +
  theme_classic()

graf1

ggplotly(graf1)

Perceba que detalhes como subtítulo, a legenda e os textos estão diferentes. Quando a função ggplotly() é utilizada, nem todas as modificações feitas anteriormente serão mantidas.

Uma forma de solucionar esse problema é usando a função layout() do plotly que controla o aspecto geral do gráfico, como títulos, eixos, legendas, margens e anotações.

# transformando os dados antes de plotar

performance = performance %>%
  mutate(gender = case_when(
    gender == "Female" ~ "Mulher",
    gender == "Male" ~ "Homem",
    TRUE ~ as.character(gender)
  ))

# gráfico modificado

graf1_mod = performance %>% 
    ggplot(aes(x = study_hours_per_day, y = exam_score, color = gender)) +
    geom_point(alpha = 0.5,
               aes(text = paste0("Horas de Estudo: ", study_hours_per_day, 
                                 "<br>",
                                 "Nota: ", exam_score,
                                 "<br>",
                                 "Sexo: ", gender,
                                 "<br>",
                                 "Horas de Sono: ", sleep_hours)))+
    geom_smooth(method='lm',se = F)+
    scale_y_continuous(breaks = seq(0, 100, 20))+
    scale_color_manual(values = c("Red","Blue"))+ # mudando o nome das categorias
    labs(x = "Horas de Estudo Diário", y = "Nota" ,color = "" ,
         title = "Relação entre Horas de Estudo e Nota") +
    theme_classic()

ggplotly(graf1_mod, 
         tooltip = "text",# a informação do hover será a do text do geom_point
         dynamicTicks = TRUE)%>% # ajuste dos eixos 
  layout(hoverlabel=list(bgcolor = "#ffffff"), # definindo cor do fundo do hover
         title = "<b>Relação entre Horas de Estudo e Nota</b><br><sub>Student Habits vs Academic Performance: A Simulated Study</sub>", # título e subtítulo
          legend = list( 
            title = list(text = "Sexo"), # título da legenda
            x = 0.8,  # posição da legenda no layout
            y = 0.1,
            orientation = "v" # categorias na vertical
          )
        )

Leitura e manipulação de arquivos shapefile

Shapes são arquivos que contém coordenadas geográficas que podem ser transformadas em mapas. Esses arquivos podem ser retirados do site do Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE) ou do pacote geobr por exemplo.

Para importar shapefile, utiliza-se a função st_read() do pacote sf. Para que a leitura do arquivo shapefile funcione corretamente, todos os arquivos auxiliares devem estar na mesma pasta do diretório.

.shp - O arquivo que armazena a geometria dos elementos (obrigatório);
.shx - O índice da geometria dos elementos (obrigatório);
.dbf - A tabela de atributos em formato dBASE, que contém informações descritivas dos elementos (obrigatório);
Outros arquivos opcionais podem fornecer informações adicionais como projeção e codificação de caracteres.

if(!require("sf")) install.packages("sf")
library(sf)

#lendo o shapefile dos municípios do Rio de Janeiro
RJshape = st_read('shapes/RJ_Municipios_2024/RJ_Municipios_2024.shp', options = "ENCODING=UTF-8")

options:        ENCODING=UTF-8 
Reading layer `RJ_Municipios_2024' from data source 
  `D:\uff\DataViz\shapes\RJ_Municipios_2024\RJ_Municipios_2024.shp' 
  using driver `ESRI Shapefile'
Simple feature collection with 92 features and 15 fields
Geometry type: MULTIPOLYGON
Dimension:     XY
Bounding box:  xmin: -44.88932 ymin: -23.36893 xmax: -40.95794 ymax: -20.76321
Geodetic CRS:  SIRGAS 2000

# Forma alternativa:

if(!require("geobr")) install.packages("geobr")
library(geobr)

RJshape = read_municipality(code_muni = "RJ", year = 2024)

# Filtrar apenas Niterói:

nit_shape <- RJshape %>% 
  filter(name_muni == "Niterói")

Criação de mapas com ggplot2 e geom_sf

Existem diversas maneiras de criar mapas no R, uma delas é através da função geom_sf() do pacote ggplot2. A função detecta a informação geométrica dos objetos sf para desenhar o mapa.

# lendo o shapefile dos bairros de Niterói
bairros = st_read("shapes/BairrosNit/Limite_de_Bairros.shp")

Reading layer `Limite_de_Bairros' from data source 
  `D:\uff\DataViz\shapes\BairrosNit\Limite_de_Bairros.shp' using driver `ESRI Shapefile'
Simple feature collection with 52 features and 6 fields
Geometry type: MULTIPOLYGON
Dimension:     XY
Bounding box:  xmin: 690971.9 ymin: 7456344 xmax: 710984.7 ymax: 7471474
Projected CRS: SIRGAS 2000 / UTM zone 23S

# Mapa vazio
ggplot(bairros) + geom_sf()

Transformação de coordenadas

Os dados espaciais podem vir em diversos sistemas de referência de coordenadas (CRS). Então, até mesmo antes de plotar os mapas, precisamos verificar se as coordenadas dos dados possuem o mesmo CRS. Caso contrário, as coordenadas precisam ser transformadas para evitar problemas de desalinhamento, distorção, erros de projeção,etc.

A função utilizada para transformar coordenadas é st_transform(). Basta inserir o objeto sf e o crs de interesse como argumentos da função.

# lendo pontos 
escolas = read_csv('bases/Escolas_Municipais_de_Ensino_Fundamental.csv') 
escolas

# criando objeto sf com as coordenadas em UTM
pontos_utm = st_as_sf(
  escolas, # 
  coords = c("X", "Y"),
  crs = 31983 # EPSG
)

#transformando dados em UTM para lat/long
pontos_latlong = st_transform(pontos_utm, crs = 4674)

#matriz com coordenadas
coordenadas = st_coordinates(pontos_latlong) 

#adicionando colunas com as coordenadas no data.frame pontos_nit
pontos_nit = escolas %>% mutate(LONGITUDE = coordenadas[,1],
                                       LATITUDE = coordenadas[,2])

Mapa de pontos

É possível apresentar mais de uma informação geométrica em um único mapa. Existem duas formas de plotar os pontos no mapa:

geom_sf() com o objeto sf
geom_point() com as coordenadas nos eixos

# filtrando apenas o município de Niterói
nit_shape =  RJshape %>% 
  filter(NM_MUN == "Niterói")

# com geom_point():

ggplot(nit_shape)+
  geom_sf()+
  geom_point(data = pontos_nit,aes(x = LONGITUDE, y = LATITUDE))+
  theme_minimal()

ggplot(bairros)+
  geom_sf()+
  geom_point(data = pontos_nit,aes(x = X, y = Y))+
  theme_minimal()

Perceba que ao usar nit_shape (que está em graus) os pontos são mapeados através das colunas LONGITUDE e LATITUDE que correspondem às coordenadas em graus. Quando usamos bairros, os pontos são mapeados através de X e Y que correpondem às coordenadas UTM.

# com geom_sf():
ggplot()+
  geom_sf(data = bairros)+ 
  geom_sf(data = pontos_utm) +
  theme_minimal()

A forma de modificar a estética do mapa é a mesma para todos os geoms.

ggplot()+
  geom_sf(data = bairros,fill='white')+ # plotagem do município de Niterói
  geom_sf(data = pontos_utm, # plotagem dos pontos
          aes(col=tx_turno))+ # pontos coloridos de acordo com o turno
  facet_wrap(~tx_regiao)+ # facetas por região
  labs(color = 'Turno')+
  theme_minimal()+
  theme(legend.position = 'bottom') # legenda para baixo

Mapa Coroplético

Para apresentar observações de uma variável de interesse em uma determinada área, é preciso integrar as informações da variável com a geometria do shapefile através de um _join. Como a base inicial é o shape, a base resultante precisa ter as mesmas linhas. A variável link, que pode ser o nome ou código do local, tem que estar presente em ambas as bases e precisa ser de classes iguais.

# lendo a base de taxa de mortalidade bruta no RJ
taxaRJ = read_csv2('bases/taxa_mortRJ.csv',locale = locale(encoding = "latin1"))

# juntando as duas bases para formar um único objeto sf
taxa_shape = RJshape %>% left_join(taxaRJ,by = c('NM_MUN'='Município'))

Com a base integrada pronta, é possível plotar o mapa coroplético.

# taxa de mortalidade por município RJ
taxa_shape %>% 
  ggplot(aes(fill=Total)) +
  geom_sf()+
  labs(fill = 'Taxa')

De forma análoga aos gráficos vistos na segunda oficina, é possível personalizar as cores dos polígonos dos mapas com funções scale_fill_. No entanto, para inserir textos, de acordo com objetos sf, utilize as funções geom_sf_text() ou geom_sf_label() ao invés do geom_text().

# taxa de mortalidade por município RJ
taxa_shape %>% 
  ggplot(aes(fill=Total)) +
  geom_sf()+
  scale_fill_gradient(name = "Taxa", 
                      low = "white",  # gradiente manual
                      high = "red")+
  theme_minimal()

taxa_shape %>% 
  ggplot(aes(fill=Total)) +
  geom_sf()+
  scale_fill_viridis_c(name='Taxa',
                       option = "magma", # paletas modernas para variaveis contínuas
                       direction= -1)+ # invertendo a ordem das cores
  theme_minimal()

taxa_shape %>% 
  ggplot(aes(fill=Total)) +
  geom_sf()+
  scale_fill_distiller(name = 'Taxa',
                       palette = "Blues",  # paletas pré-definidas
                       trans = "reverse")+ # invertendo os valores
  theme_minimal()

Criação de mapas com tmap

Outra forma de fazer mapas temáticos no R é usando as funções do pacote tmap. Este pacote, além de criar mapas estáticos, também é utilizado parar criar mapas interativos. As funções possuem uma sintaxe simples, similar ao ggplot2.

# Instalando e carregando o pacote tmap
if (!require("tmap")) install.packages("tmap")
library(tmap)

Para plotar um mapa utilizando tmap, as funções essenciais são:

tm_shape() : Define a camada espacial a ser utilizada para plotar o mapa. O argumento deverá ser uma base de dados com informação geoespacial.
tm_polygon() : Define os limites e preenche os polígonos.
tm_borders() : Adiciona as bordas do mapa.
tm_fill() : Peenche a cor dos polígonos sem adição da borda.

# Mapa inicial
tm_shape(shp = taxa_shape)+
  tm_polygons()

# Outra maneira de plotar o mesmo mapa
tm_shape(shp = taxa_shape)+ 
  tm_fill()+
  tm_borders()

Mapas Coropléticos com `tmap`

tm_shape(shp = taxa_shape)+ 
  tm_fill(col='Total',palette = 'Reds')+
  tm_borders()

Existem várias formas (automáticas ou manuais) para preencher um mapa. Dentro da função utilizada para colorir o mapa, é possível utilizar os seguintes argumentos para customizá-lo da maneira que preferir:

style = pretty : Configuração padrão da função. Arredonda os limites dos intervalos para números inteiros;
style = equal : Divide a variável em intervalos de comprimentos iguais;
style = quantile : Divide a variável em quantis;
style = jenks : Identifica grupos com valores semelhantes e maximiza a diferença entre eles;
style = cont : Exibe várias cores em uma paleta contínua;
style = cat : Colore cada categoria individualmente para dados categóricos;
n : Define o número de intervalos;
breaks : Forma manual de definir os intervalos.

equal = tm_shape(shp = taxa_shape)+ 
  tm_borders(col='gray10')+
  tm_fill(col='Total',palette = 'Reds',style='equal')

quantile = tm_shape(shp = taxa_shape)+ 
  tm_borders(col='gray10')+
  tm_fill(col='Total',palette = 'Reds',style='quantile')

jenks = tm_shape(shp = taxa_shape)+ 
  tm_borders(col='gray10')+
  tm_fill(col='Total',palette = 'Reds',style='jenks')

cont = tm_shape(shp = taxa_shape)+ 
  tm_borders(col='gray10')+
  tm_fill(col='Total',palette = 'Reds',style='cont')

n = tm_shape(shp = taxa_shape)+ 
  tm_borders(col='gray10')+
  tm_fill(col='Total',palette = 'Reds', n = 4)

breaks = tm_shape(shp = taxa_shape)+ 
  tm_borders(col='gray10')+
  tm_fill(col='Total',palette = 'Reds',breaks = c(0,3,6,9,max(taxa_shape$Total)))

tmap_arrange(equal,quantile,jenks,cont,n,breaks, ncol =3)

Outras funções úteis do tmap para detalhar os mapas:

tm_lines(): Adiciona linhas ao mapa
tm_dots(): Adiciona pontos ao mapa
tm_text(): Adiciona rótulos de texto
tm_layout(): Personaliza o layout geral
tm_legend(): Controla a aparência da legenda
tm_scale_bar(): Adiciona uma barra de escala
tm_compass(): Adiciona uma rosa dos ventos
tm_bubbles(): Adiciona uma camada de bolhas

# Exemplo de mapa com alguma das funções acima
tm_shape(shp = taxa_shape)+
  tm_fill(col = c("Feminino","Masculino"),
          palette = 'Blues')+
  tm_borders()+
  tm_layout(panel.labels = c("Feminino","Masculino"))+
  tm_compass()+
  tm_scale_bar()+
  tm_layout(title = 'Taxa de mortalidade no RJ',
            legend.position = c("left","top"))

# Com escalas iguais
tm_shape(shp = taxa_shape)+
  tm_fill(col = c("Feminino","Masculino"),
          palette = 'Blues',
          title='Taxa')+
  tm_borders()+
  tm_layout(panel.labels = c("Feminino","Masculino"))+
  tm_facets(free.scales = FALSE) +
  tm_compass()+
  tm_scale_bar()+
  tm_layout(legend.position = c("left","top"))

Interatividade com `tmap_mode()`

Para ativar interatividade em um mapa feito com o pacote tmap,basta utilizar o comando tmap_mode("view"). Caso prefira retornar ao modo estático, use tmap_mode("plot").

# Modo interativo:
tmap_mode("view")

# Especificando as informações que aparecem nos popups
tm_shape(shp = taxa_shape) + tm_borders(col = "gray10") + tm_fill(col = "Total",
    palette = "Reds", style = "cont", title = "Taxa", popup.vars = c(Município = "NM_MUN",
        `Taxa total` = "Total", `Taxa feminina` = "Feminino", `Taxa masculina` = "Masculino",
        `Área(km2)` = "AREA_KM2"), id = "NM_MUN") + tm_layout(title = "Taxa de mortalidade no RJ")

# Voltando ao modo estático
tmap_mode("plot")

Criação de mapas com Leaflet

O pacote leaflet permite criar mapas dinâmicos e interativos no R. A construção dos mapas é feita em camadas com a utilização do operador pipe %>%. Primeiro, instale e carregue a biblioteca.

if(!require("leaflet")) install.packages("leaflet")
library(leaflet)

A estrutura inicial será a função leaflet() que prepara a interface vazia do mapa e em seguida virá addTiles() que adiciona a camada base com referências visuais (como ruas e bairros) além de permitir zoom e navegação pelo mapa.

Para delimitar um espaço, pode-se utilizar addPolygons() e inserir o objeto sf como argumento.

Observação: Segundo a documentação, as bases precisam fornecer dados em WGS 84 longitude/latitude para marcadores,círculos, polígonos e linhas.

#transformando o crs 
bairros_wgs84 = st_transform(bairros, crs = 4326)

#plotando o mapa com leaflet
leaflet() %>% 
  addTiles() %>% 
  addPolygons(data = bairros_wgs84, # objeto sf com polígonos
              weight = 1, # grossura das bordas em pixels
              opacity = 0.5, # transparência das bordas
              fillOpacity = 0.2, # transparência do preenchimento
              color = "red") # cor dos polígonos e das bordas

Pontos de Interesse

Para adicionar pontos de interesse, podemos inserir como argumento o objeto sf com a informação dos pontos nas seguintes funções:

addMarkers() : Adiciona marcadores com ícones;
addCircleMarkers() : Adiciona marcadores em círculos com cores e tamanho modificáveis.

# Mapa com as escolas em marcadores
leaflet() %>%
    addTiles() %>%
    addPolygons(data = bairros_wgs84, weight = 1, opacity = 0.5, fillOpacity = 0.2,
        color = "red") %>%
    addMarkers(data = pontos_nit)

# Mapa com as escolas em círculos
leaflet() %>%
    addTiles() %>%
    addPolygons(data = bairros_wgs84, weight = 1, opacity = 0.5, fillOpacity = 0.2,
        color = "red") %>%
    addCircleMarkers(data = pontos_latlong, radius = 5, color = "blue")

Configurando pop ups e labels

As informações importantes sobre algum ponto ou região podem ser inseridas dentro do mapa através dos pop ups (aparecem quando clicam em um ponto,polígono,marcador,etc) e/ou dos labels (aparecem ao passar o mouse em cima da geometria).

leaflet() %>% 
  addTiles() %>% 
  addPolygons(data = bairros_wgs84,
              weight = 1,
              opacity = 0.5,
              fillOpacity = 0.2,
              color = "red",
              label = ~paste('Bairro:',tx_nome), # informação quando passar o mouse no polígono
              popup = ~paste('Bairro:',tx_nome,'<br>', 
                             'Área:',Shape__Are,'<br>', # informação quando clicar no polígono
                             'Comprimento:',Shape__Len)) %>% 
  addCircleMarkers(data = pontos_latlong,
                   radius = 5,
                   color = "blue",
                   label = ~paste('Escola:',tx_escola), # informação quando clicar no círculo
                   popup = ~paste('Turno:',tx_turno,'<br>', # informação quando clicar no círculo
                                  'Modalidade:',tx_modalidade))

Gráficos e Mapas Interativos no R

Ana Li

Gabriel Gonçalves

Interatividade nos gráficos feitos pelo ggplot

Leitura e manipulação de arquivos shapefile

Criação de mapas com ggplot2 e geom_sf

Transformação de coordenadas

Mapa de pontos

Mapa Coroplético

Criação de mapas com tmap

Mapas Coropléticos com `tmap`

Interatividade com `tmap_mode()`

Criação de mapas com Leaflet

Pontos de Interesse

Configurando pop ups e labels

Gráficos e Mapas Interativos no R

Ana Li

Gabriel Gonçalves

Interatividade nos gráficos feitos pelo ggplot

Leitura e manipulação de arquivos shapefile

Criação de mapas com ggplot2 e geom_sf

Transformação de coordenadas

Mapa de pontos

Mapa Coroplético

Criação de mapas com tmap

Mapas Coropléticos com tmap

Interatividade com tmap_mode()

Criação de mapas com Leaflet

Pontos de Interesse

Configurando pop ups e labels

Mapas Coropléticos com `tmap`

Interatividade com `tmap_mode()`